Howtosignalprocessing
- Pourquoi le Cramer-Rao inférieur est-il important?
- Quelle est l'utilisation de l'inégalité de Cramer-Rao?
- Quelles sont les conditions de régularité pour l'inégalité de Cramer-Rao?
- Mle atteint toujours Cramer-Rao Bound?
Pourquoi le Cramer-Rao inférieur est-il important?
L'une des applications les plus importantes de la borne inférieure de Cramer-Rao est qu'elle fournit la propriété d'optimalité asymptotique des estimateurs de vraisemblance maximale. Le théorème de Cramer-Rao implique la fonction de score et ses propriétés qui seront dérivées en premier.
Quelle est l'utilisation de l'inégalité de Cramer-Rao?
L'inégalité Cramér - Rao est importante car elle indique la plus grande variance réalisable pour les estimateurs impartiaux. Les estimateurs qui atteignent réellement cette limite inférieure sont appelés efficace. On peut montrer que les estimateurs du maximum de vraisemblance atteignent asymptotiquement cette limite inférieure, donc sont asymptotiquement efficaces.
Quelles sont les conditions de régularité pour l'inégalité de Cramer-Rao?
Si w (x) est impartial pour τ (θ), alors w (x) atteint le cramer-rao inférieur lié si et seulement si ∂ ∂θ logl (θ | x) = sn (x | θ) = a (θ) [W (x) - τ (θ)] pour certaines fonctions a (θ).
Mle atteint toujours Cramer-Rao Bound?
Le MLE ne satisfait pas toujours la condition afin que le CRLB puisse ne pas être réalisable..
